La empresa de datos geoespaciales EOSDA ofrece soluciones para la industria agrícola en todo el mundo

La tecnología geoespacial es un hallazgo científico que ha elevado las posibilidades de obtener información a un punto completamente nuevo. A diferencia de los datos espaciales estándar, los datos geoespaciales nos permiten conocer en qué ubicación exacta se encuentran las personas y los objetos que vemos en las imágenes.

Como se trata de una tecnología barata y sencilla de utilizar, su uso es posible en multitud de sectores empresariales. EOS Data Analytics, gracias a sus años de experiencia, puede acercar esta tecnología a todos aquellos interesados en obtener una visión global de sus activos y su entorno operativo, así como optimizar su flujo de trabajo.

Aplicaciones de la tecnología geoespacial en la industria agrícola

En agricultura, el uso de tecnología geoespacial y los SIG (Sistemas de Información Geográfica) se basa en la necesidad de analizar el uso y las condiciones de la tierra, visualizar datos del campo en un único lugar y trabajar según las necesidades. Del uso de esta tecnología nació la agricultura de precisión, que permite tomar decisiones y medidas basadas en datos, con las que los agricultores sacan el máximo partido de cada hectárea sin dañar el medioambiente. Los mapas obtenidos contienen la posición y el estado de salud de los cultivos, la topografía del terreno, el tipo de suelo, datos de fertilización e información similar.

Entre las aplicaciones más usadas, destaca la monitorización de la salud de los cultivos. Las imágenes de satélite se usan para evaluar a distancia las condiciones ambientales en el campo, como la humedad, la temperatura del aire o las condiciones de la superficie, así como el estado de las propias plantas. Este enfoque permite decidir qué cultivos o zonas requieren más atención para malgastar recursos y combatir la erosión del suelo manteniendo el rendimiento alto. Subtareas de esta aplicación serían la optimización del riego y la fertilización o el control de plagas y enfermedades.

Asimismo, la creciente automatización agrícola también se basa en las últimas tecnologías geoespaciales, haciendo que herramientas como cosechadoras sin conductor o robots desbrozadores sepan su posición en el campo y puedan moverse por él de forma autónoma. Otro uso que cada vez gana más popularidad está relacionado con la predicción del rendimiento de los cultivos. A los datos geoespaciales se les suma sensores, macrodatos e inteligencia artificial para poder hacer posibles estas predicciones.

Soluciones de EOSDA para la agricultura

En las últimas décadas, se han puesto en marcha numerosas soluciones de software SIG para la agricultura. Entre ellas destaca la plataforma EOSDA Crop Monitoring, desarrollada por EOS Data Analytics. Esta herramienta reúne múltiples tipos de datos en un mismo sitio, como información sobre la salud de los cultivos, un registro de las actividades de campo, información meteorológica, datos sobre el suelo, etc. Además de todo eso, permite añadir datos de la maquinaria y usarlos en los análisis o compararlos con otros datos disponibles en la plataforma para mejorar la estrategia de uso de insumos y obtener un mayor rendimiento.

Algunos de los usos habituales de las funciones de la plataforma son los siguientes.

Agricultura de precisión y control de cultivos

La monitorización del campo garantiza que cualquier problema de salud de los cultivos, como estrés, enfermedades o la aparición de una plaga se detecte de forma temprana, de modo que se acelere la toma de decisiones y los agricultores puedan proteger sus cosechas. A su vez, la agricultura de precisión es la opción ideal para obtener la mayor cosecha posible haciendo un uso racional de los recursos disponibles.

Predicción del rendimiento y gestión de riesgos

El modelo de predicción del rendimiento de EOSDA está formado por un enfoque híbrido, que combina un modelo biofísico y otro estadístico. El modelo biofísico se basa en datos sobre el campo (datos fenológicos, análisis del suelo, estado del cultivo, etc.) y la asimilación del índice LAI para simular parámetros de productividad biológica y estimar el rendimiento en ausencia de datos estadísticos y para aumentar la variabilidad de los valores. Por su parte, el modelo estadístico recopila datos predictores (tipo de suelo, temperatura, precipitaciones, etc.) y con la ayuda de un modelo de aprendizaje automático genera datos específicos para el proyecto en cuestión.

Al combinar ambos modelos, se obtienen resultados con una precisión en torno al 95%. Conocer esta información de antemano elimina muchas conjeturas y elimina parte del riesgo al cual los agricultores se enfrentan cada vez que cultivan.

Gestión del suelo y sostenibilidad

Afrontar los desafíos derivados del cambio climático es una tarea que requiere del esfuerzo de todos. Dado que se necesita una mayor producción de alimentos usando menos recursos naturales, la tecnología de EOSDA ayuda a los agricultores a lograr la ansiada sostenibilidad y evitar la deforestación de más zonas de bosque para su conversión a tierras agrícolas.

Optimización de la cadena de suministro y conocimiento del mercado

Gracias a funciones como la de predicción del rendimiento, los gobiernos y grandes organizaciones pueden conocer cómo será la campaña de recolección y planificar la logística, así como estimar cuál será el precio de venta de cada cultivo.

Esto es importante para garantizar la seguridad alimentaria mundial, planificar las tareas de exportación y redefinir la cadena de suministro para satisfacer la demanda cambiante de alimentos, en aras de luchar contra las prácticas agrícolas insostenibles y el desperdicio de alimentos.

La tecnología geoespacial es un enorme aliado en lo que respecta a la agricultura de precisión, la gestión de riesgos, la sostenibilidad y la competitividad en el mercado. EOSDA ha sabido integrar y aprovechar todo su potencial en sus soluciones, haciendo que los agricultores de todo el mundo puedan explorar el potencial transformador y aprovechar todas sus ventajas para potenciar su negocio agrícola y adaptarse a las necesidades actuales y futuras.